Produktivitätsmessung in der Krankenhauspflege auf Basis routinemäßig erhobener Daten - Eine zweistufige Data Envelopment Analysis
Der Einsatz betriebswirtschaftlicher Verfahren in einem medizinisch-pflegerischen Umfeld kann stets kontrovers diskutiert werden. Bisherige Instrumente zur Produktivitätsmessung liefern nur eine verkürzte Sichtweise und können somit zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen. Insbesondere vor dem Hintergrund der zukünftigen Herausforderungen in der Krankenhauspflege, sind daher umfassendere Produktivitätsmaße zu definieren und zu messen.
In der vorliegenden Arbeit konnte mit Hilfe der Data Envelopment Analysis (DEA) ein solches Instrument zur Produktivitäts- bzw. Effizienzmessung in der Krankenhauspflege präsentiert und in einer Stichprobe von 61 internistischen und chirurgischen Fachabteilungen angewendet werden. Die Untersuchung geht aufgrund der Berücksichtigung von Indikatoren zur Erfassung der pflegerischen Leistungsqualität und der Analyse von Mikro-Level-Informationen der teilnehmenden Fachabteilungen über bisherige (inter-)nationale Forschungsarbeiten hinaus. Aus der Perspektive der Entscheidungsträger in der Krankenhauspflege sind die zentralen Ergebnisse der Untersuchung, dass weniger die klassischen Management-Stellschrauben (z.B. Personalzahlen) die pflegerische Effizienz determinieren, sondern vielmehr die untersuchten Output-Größen (v.a. die Patientenzufriedenheit). Darüber hinaus zeigt sich, dass der Einsatz von pflegerischem Assistenz- und Hilfspersonal unter Produktivitätsgesichtspunkten kritisch zu betrachten ist, da die Fachabteilungen, die ausschließlich examinierte Pflegekräfte einsetzen, im Durchschnitt besser abschneiden.
Relevante Beobachtungen wurden auch im Rahmen der Einflussgrößenanalyse identifiziert. So ist auffällig, dass Fachabteilungen mit einem hohen Durchschnittsalter des Pflegepersonals unterdurchschnittlich schlecht abschneiden. Genauso zeigt sich, dass sowohl externe als auch interne organisationale Einflussgrößen (z.B. die Krankenhausgröße oder die technische Ausstattung der Fachabteilungen) eine erklärende Rolle für die ermittelten Effizienzwerte spielen.
Die Untersuchungsergebnisse unterliegen verschiedenen Limitationen. Werden diese berücksichtigt, kann die DEA für die Entscheidungsträger der Krankenhauspflege ein wichtiges Werkzeug darstellen, um Prozesse in der Pflege zu verbessern, strukturelle und organisatorische Rahmenbedingungen unter Produktivitätsaspekten zu gestalten und die Leistungsfähigkeit der Pflege mess- und somit nachweisbar zu machen.
Productivity of hospital nursing is usually determined by simplified measures, like the number of patient discharges per nurse. However, this key figure of productivity does neither reflect impact on quality of care nor on working conditions. Objective of this study was to analyze the productivity of hospital nursing departments by use of the Data Envelopment Analysis (DEA). Based on this productivity measurement, factors enhancing productivity were deduced and recommendations for nursing practice were derived.
On the basis of comprehensive literature research, study concept, DEA-model specification and model components were determined. Inputs of the productivity analysis were the number of beds and nurses (differenced by skill level). Outputs were adjusted patient days, the rate of pressure-ulcers and patient satisfaction with nursing services. The empirical sample comprises 61 nursing departments of 29 German hospitals. An input-oriented DEA assuming variable returns to scale (BCC-I model) was calculated. In a subsequent step various factors were tested for their impact on hospital nursing productivity.
33 of the 61 nursing departments are DEA-efficient, with an average score of 0.87 i.e. a mathematical productivity enhancement of 13 percent would be possible. Additionally it was possible to reveal the importance of various factors determining productivity, like patient satisfaction with nursing services, skill and age mix of nursing personnel or the technical equipment of nursing departments.
The conceptualized DEA model is an adequate framework for empirical research in the field of nursing productivity. It was possible to identify concrete recommendations for productivity improvement. Reflecting the methodological and study specific limitations DEA is a well-functioning instrument for productivity analysis in the sense of a "learn from the best".
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